Lecture on Fractals: ２．自己アフィンフラクタル
Lecture on Fractals: Self-affine Fractals 自己アフィンフラクタル 自己相似と自己アフィン 前節では暗黙のうちに対象を等方的なフラクタルに限定していた． フラクタル図形は等方的なスケール変換によって部分が全体と一致する性質 を有する． これに対してアフィン変換によって部分が全体に一致するような図形を 自己アフィンと呼び，あらゆるスケールで自己アフィンである図形を 自己アフィンフラクタル(self-affine fractal)と呼ぶ． 複雑な形状の山の稜線をはるか遠方から眺めた場合に，山の起伏は比較的 なだらかに見えるが，近づくにつれて急な斜面や崖が目立ち始める． すなわち，横方向と上下方向でスケールの拡大率を変えることによって， 初めて相似性が見いだされる． 事実，いくつかの山地では，稜線が自己アフィンフラクタルでよく表現される ことが報告されてい
[R]R言語で多変量時系列解析 - yokkunsの日記
Rで、多変量時系列解析であるベクトル自己回帰（VAR）をやってみる。 とりあえず、動かしてみる > library(vars) > data("Canada") > library(vars) > data("Canada") > print(Canada[1:5,]) prod e U rw [1,] 405.3665 929.6105 7.53 386.1361 [2,] 404.6398 929.8040 7.70 388.1358 [3,] 403.8149 930.3184 7.47 390.5401 [4,] 404.2158 931.4277 7.27 393.9638 [5,] 405.0467 932.6620 7.37 396.7647 > summary(Canada) e prod rw U Min. :928.6 Min. :401.3 Min. :386.1 M
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